帰納的論理プログラミング(ILP) は、一次ルール学習に関数と論理式の入れ子を導入し、一次論理を式言語として使用する記号ルール学習方法です。
ILP は、機械学習システムがより強力な表現機能を持つことを可能にすると同時に、主に背景知識に基づいて論理プログラムの帰納を解決するために使用されます。 PROLOGなどの論理プログラミング言語。
ILP 関連の設計アーキテクチャは次のとおりです。
ポジティブな例 + ネガティブな例 + 背景知識 ⇒ 仮説
ILP によって学習されるモデルは、理解できないブラック ボックス モデルではなく、一次論理記号規則に基づいています。学習されたモデルは、個々のマークを予測するだけではなく、個人間の関係のモデリングに基づくことができます。
参考文献
【1】帰納的論理プログラミング (個人ブログ)
【2】帰納的論理プログラミングの概要